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编者按：唐代诗人王维在《画》一诗中，曾写道：
“远看山有色，近看水无声。
春去花还在，人来鸟不惊。”
这首他在赏画时所作的诗，是人类从视觉到语言最高水平映射的表现。然而，如果我们来读这首诗，是否能浮现出他所欣赏的画作呢？显然还不能。
因此，对于人类而言，相较于视觉到语言的映射，语言到视觉的映射似乎是一个更大的挑战。而对机器而言，深度学习构建了语言与视觉之间的联系，也让机器在吟诗作画方面取得了超过普通人的成绩。
1958年，鼠标的发明者Douglas Engelbart，在麻省理工学院见到了人工智能先驱Marvin Minsky，据说他们之间曾发生过这样一段对话，Minsky说我们要让机器变得更加智能，我们要让它们拥有意识，而Engelbart则这样回应：你要为机器做这些事，那你又打算为人类做些什么呢？
今天，我们通过回答“机器能为人类做些什么”这个问题，来间接回答后者的问题。来自京东AI平台与研究部的张炜博士，将为大家介绍，从语言到视觉，机器能为人类做些什么。
文末提供文中提到参考文献的下载链接。
经过 50多年的发展，今生的CV已经成了比较大的领域，我做了一张表格来概括CV领域的多个任务。现在CV任务大都是从输入域（视觉：图像/视频）往输出域（描述）的映射。输入大部分都是图像和视频，而输出比较多样，比如标签，区域，还有句子，甚至是图像。每一种输出的大小是不一样的，十年前侧重于用标签描述图像，CV领域多是一些图像分类任务，比如物体、场景、动作分类。如果是二分类，输出就只有一个比特，如果有10个比特，就能用二的十次方种标签描述，区分出1000+类的场景或物体。如果把输出变大一点，就有了物体、动作检测问题，它的输出是边框坐标。如果输出更大一些，对应的任务就是图像或视频描述（image/video captioning）。如果段落非常大，输出有可能到1KB以上。现在还有一部分以图片做为输出的研究，比如说语义分割、图像转换等，其实我们可以把这个问题看成一个从图像到图像的描述问题。
传统做得比较多的方向是从左向右，最近几年因为计算机视觉领域的发展和深度模型的盛行，也开始有了一些从传统输出到输入域的反向映射。跟我们今天主题相关的，一个是标签，一个是句子，都跟语言非常相关。今天我也会着重讲讲从标签和句子生成图像和视频。
先定义一下视觉和语言，视觉指的是图像和视频，而语言的种类多一些，从传统的标签、标题、评论、诗歌，到对视频的语言描述，同时还包括VQA、情感等新语言。这种映射不仅可以从左到右，从右向左也越来越多。
现在StackGAN也出了V2版本，这篇文章里面有一个新的扩展叫StackGAN++，引入了多个生成器和分类器，产生多个尺度的图像中间结果，效果进一步提升。
另外一篇比较有代表性的文章，Deep Attention GAN （DA-GAN），主要的贡献在于引入了注意力机制到GAN网络里。
这篇文章发表在 NIPS’16，虽然和语言到视频没有什么关系，但还是值得提一下，因为这个是开创性的一个工作。它是从一个随机噪声生成视频：从噪声z开始分了两条线，一个产生前景，另一个生成背景。背景通道只有3，就是一张静止的图片，而前景是一个具有时间动态的视频。通过mask把这两条线做融合，最终产生一个视频。虽然当时结果不是特别好，但是非常有代表性。
接下来讲一讲真正的由语言转视频：给一段话，产生一个视频。现在有的方法，比如GAN、VAE，只有一些初步的探索，还没有比较完整的数据集和工作。
这篇文章To Create What You Tell: Generating Videos from Captions做得比较前沿。中间有三个例子，分别是三句话对应三个视频，一个比较简单，一个数字8从左到右移动。中间这个稍微难了一点，两个数字一个从上往下，一个从左往右，中间有重合。第三个更难，因为更贴近现实生活中的cooking视频。
这个问题难点主要是要产生的信息量更大。2D到3D不仅有空间变化还有时间变化。产生的时候怎么去处理更大量的信息是一个难点。首先2D卷积肯定要换成3D的，直接产生3D volume，不能只产生一张图像。另外产生的视频要和输入的句子一致，不能产生的视频跟句子没有什么关系。
这个工作TGANs-C用的是联合对抗学习，T代表时间性（temporal），C代表标题（caption）。跟生成图像不同的是直接用3D卷积产生整个视频张量。
不仅要考虑帧级别上的真实性，也要考虑视频层次上的真实性。首先输出要像一个视频，另外要考虑运动连贯性。通过限制连续帧之间的差异可以让视频看起来更加真实。
目前使用的数据集有三个，对应我一开始展示的三个例子：一个数字在屏幕上移动；两个数字进行移动；还有一个比较真实的数据集，MSVD，是从真实的视频选出来的做饭视频。
如果把中间输出都画出来，可以看到随着训练过程从1000轮到10000轮，网络产生的每一帧更像真实的图像，而且帧和帧之间的运动也更流畅。
还有一些真实视频的例子，可以看到如果跟以前的方法比，TGAN-Cs目前是做得最好的。
GAN评价一直是比较头疼的问题，我们也做了一些用人评测的工作，判断要评测视频是不是真实，跟输入的文本是不是一致，同时还要看一下时间连续性，运动是不是比较流畅。实验发现结果还是非常好的。
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文中提到参考文献的下载链接为：
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